python
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from paddlex import create_pipeline
pipeline = create_pipeline(pipeline="seal_recognition")
output = pipeline.predict("test.png",
# pipeline_name：lay_out_detection
# model_name：PP-DocLayout-L
layout_merge_bboxes_mode="union",
layout_unclip_ratio=1.0,
layout_nms=True,
layout_threshold=0.5,
# pipeline_name：doc_preprocessor
# model_name：PP-LCNet_x1_0_doc_ori
use_doc_orientation_classify=False,
# model_name：UVDoc
use_doc_unwarping=False,
# pipeline_name：OCR
# model_name：PP-OCRv4_server_seal_det
seal_det_unclip_ratio=0.5,
seal_det_box_thresh=0.6,
seal_det_thresh=0.2,
seal_det_limit_side_len=736,
seal_det_limit_type="min",
# model_name：PP-OCRv4_server_rec
seal_rec_score_thresh=0,)
for res in output:
res.print()
res.save_to_img("./output_images/")
res.save_to_json("./output_images/")
# 参数解释：
# seal_det_limit_side_len：印章文本检测的图像边长限制
# 解释：对于印章文本检测输入图像的边长限制，对于尺寸较大文本密集的图像，如果希望更精准的识别，应选用更大的尺寸，该参数与【印章文本检测的图像边长限制类型】配合使用。一般最大【长边】适合图像文字较大的场景，最小【短边】适合图像文字小且密集的文档场景使用。
# seal_rec_score_thresh：印章文本识别阈值
# 解释：印章文本检测后的文本框进行文本识别，得分大于该阈值的文本结果会被保留，取值范围为0~1。
# seal_det_unclip_ratio：seal_det_unclip_ratio
# 解释：使用该方法对文字区域进行扩张，该值越大，扩张的面积越大。
# seal_det_box_thresh：印章检测框阈值
# 解释：检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域，取值范围为0~1。
# seal_det_thresh：印章文本检测像素阈值
# 解释：输出的概率图中，得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点，取值范围为0~1。
# seal_det_limit_side_len：印章文本检测的图像边长限制
# 解释：对于印章文本检测输入图像的边长限制，对于尺寸较大文本密集的图像，如果希望更精准的识别，应选用更大的尺寸，该参数与【印章文本检测的图像边长限制类型】配合使用。一般最大【长边】适合图像文字较大的场景，最小【短边】适合图像文字小且密集的文档场景使用。
# use_doc_unwarping：使用文档扭曲矫正模块（印章不能使用，否则会出现异位）
# 解释：是否使用文档扭曲矫正模块，使用后可以矫正扭曲图片，例如褶皱、倾斜等情况。
# use_doc_orientation_classify：使用文档图像方向分类模块
# 解释：是否使用文档图像方向分类模块，支持 0、90、180、270 度的图片。
# seal_det_limit_type：印章文本检测的图像边长限制类型（要用短边：min/max）
# 解释：【短边】表示保证图像最短边不小于【印章文本检测的图像边长限制】，【长边】表示保证图像最长边不大于【印章文本检测的图像边长限制】。
# layout_nms：版面区域检测NMS后处理
# 解释：版面区域检测模型是否使用NMS后处理。使用后，可以移除嵌套框或交并比较大的。
# layout_unclip_ratio：版面区域检测扩张系数
# 解释：使用该方法对版面各区域进行扩张，该值越大，扩张的面积越大。
# layout_merge_bboxes_mode：版面区域检测的重叠框过滤方式
# 解释：large，small, union分别表示重叠框过滤时选择保留大框，小框还是同时保留。